보이스 및 미디어

보이스 및 미디어 엔드포인트는 Nodaro의 보이스와 미디어 도구를 일반 REST로 제공합니다. 보이스 카탈로그, 보이스 변경과 다중 화자 음색 변환, 더빙, 보이스 디자인, 동영상 가져오기, 자막, 자르기, 오디오 도구, 음성 텍스트 변환, SNS 게시를 다룹니다. 대부분은 작업입니다. POST가 바로 { jobId }를 반환하면, 상태가 completed가 될 때까지 GET /v1/jobs/:id/status를 폴링하고 output_data에서 결과를 읽으세요.

경로는 아래에 표시한 예외를 제외하고 모든 에디션에서 동작하며, Bearer 토큰을 받습니다. 인증을 참고하고, 여러 작업을 한 번에 폴링하는 방법은 작업을 참고하세요. 로컬 파일을 보내려면 먼저 업로드하세요. 업로드를 참고하세요.

보이스

보이스를 받는 경로에는 카탈로그 보이스의 voice_id, Rachel 같은 기본 제공 보이스의 이름, 또는 클론의 elevenlabsVoiceId를 전달하세요. 종료 전에 만든 클론은 어디서나 계속 동작합니다.

보이스 라이브러리 결과에는 recommendedProvider가 있을 수 있습니다. 그 보이스가 검증된 텍스트 음성 변환 모델입니다. 앱에 모델 선택기가 없다면 이 값을 텍스트 음성 변환에 provider로 보내세요. 그러면 보이스가 미리 듣기와 같은 소리를 냅니다. verifiedProviders는 그 보이스가 검증된 모든 모델을 나열합니다. 앱에 선택기가 있다면 사용자가 고른 모델이 이 목록에 없을 때만 선택을 덮어쓰세요. 응답의 hasMore로 “더 불러오기”를 구현합니다.

import { createClient, StaticTokenAuth } from '@nodaro/sdk'

const client = createClient({
  baseUrl: 'https://app.nodaro.ai',
  auth: new StaticTokenAuth(process.env.NODARO_API_KEY!),
})

const { voices, hasMore } = await client.voices.searchLibrary({ search: 'deep', language: 'en' })
const voice = voices[0]
await client.nodes.run('text-to-speech', {
  text: 'Hello!',
  voice: voice.voice_id,
  voiceType: 'library',
  ...(voice.recommendedProvider ? { provider: voice.recommendedProvider } : {}),
})

보이스 디자인 또는 설명한 보이스로 말하기

보이스 디자인에서 text는 1001,000자의 미리 듣기 문장이고, loudness는 -11, guidanceScale은 0100입니다. 보이스 리믹스에서 text는 15,000자입니다. 둘 다 작업을 반환합니다.

녹음의 보이스 바꾸기

POST /v1/voice-changer는 오디오 트랙이나 말하는 동영상 전체의 보이스를 대상 보이스 하나로 바꿉니다. audioUrl과 videoUrl 중 정확히 하나만 보내세요. 둘 다 보내면 동영상이 우선합니다. 동영상이면 Nodaro가 오디오를 꺼내 보이스를 바꾼 뒤 원래 화면에 다시 입히며, 작업의 output_data에는 videoUrl과 audioUrl이 모두 들어 있습니다.

curl -X POST https://app.nodaro.ai/v1/voice-changer \
  -H "Authorization: Bearer $NODARO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "videoUrl": "https://cdn.nodaro.ai/uploads/talking.mp4", "voiceId": "Aria", "removeBackgroundNoise": false }'

const { jobId } = await client.voices.change({
  videoUrl: 'https://cdn.nodaro.ai/uploads/talking.mp4',
  voiceId: 'Aria',
})

nodaro voice changer --voice Aria --video https://cdn.nodaro.ai/uploads/talking.mp4 --watch

가격과 팁은 보이스 체인저를 참고하세요.

여러 화자의 음색 변환

보이스 체인저 Pro는 녹음에서 화자를 하나씩 감지하고, 말과 타이밍은 그대로 둔 채 화자마다 다른 보이스를 입힙니다. Nodaro Cloud에서 실행됩니다. Nodaro Cloud에 연결된 셀프 호스팅 설치는 그 연결을 통해 한 번에 끝나는 음색 변환을 실행할 수 있지만, 분석과 내보내기 단계에는 Nodaro Cloud 자체가 필요합니다. Nodaro Cloud에 연결을 참고하세요.

화자에 보이스 매핑

orderedVoices는 감지 순서대로 화자를 매핑합니다. 화자 0은 항목 0을, 화자 1은 항목 1을 받는 식이며, 항목은 1~8개입니다. 목록 끝을 넘는 화자는 원래 보이스를 유지합니다. 각 항목은 다음 중 하나입니다.

• 보이스 ID, 예: "Rachel".
• null, 유지 슬롯입니다. 그 화자는 원래 보이스를 유지하고, 뒤의 화자는 계속 음색이 변환됩니다. 유지 슬롯은 비용이 들지 않지만, 항목 중 하나 이상은 보이스여야 합니다.
• 화자별 설정을 담은 객체: { voiceId, engine?, stability?, similarityBoost?, style?, useSpeakerBoost?, seed?, volumeMode?, volume?, languageCode? }. engine은 sts(기본값, 음성 대 음성), v3 또는 v4입니다. v3는 대본을 바탕으로 ElevenLabs v3로 대사를 다시 연기하며, stability로 0, 0.5, 1만 받습니다. v4는 같은 일을 ElevenLabs v4로 하며, stability로 01 사이의 어떤 값이든 받고 similarityBoost를 적용합니다. languageCode는 번역한 대사를 말할 때 쓰며, 아래 설명처럼 v4에서만 받습니다. volumeMode는 match(기본값), normalize, manual 중 하나이며, manual에서는 volume을 0200%로 지정합니다.

음색을 변환하기 전에 Nodaro는 항상 보이스를 음악, 효과음과 분리합니다. 본문의 나머지 필드가 결과를 정합니다.

음색 변환은 매핑된 화자마다 요금이 부과되며, 분석과 내보내기는 고정 가격입니다. 가격은 보이스 체인저 Pro를 참고하세요.

다른 언어로 다시 말하기. POST /v1/voice-changer-pro/translate는 분석의 화자들을 구간별로 하나의 대상 언어로 번역합니다. 각 대사에는 길이 예산이 있어서, 다시 말한 대사가 원래 자리에 맞습니다. 본문은 { speakers, targetLanguage, sourceLanguage?, tier? }이며, speakers는 분석에서 가져오고 tier는 economy, standard, premium 중 하나입니다. 작업의 output_data.speakers는 모든 화자, 구간, 타이밍을 유지하며, 번역한 text, sourceText에 담긴 원문, 그리고 원래 언어로 남은 대사의 ID인 untranslated를 담습니다. 텍스트를 검토한 다음, 이 화자들을 음색 변환의 analysis.speakers로 보내고 다시 말할 각 보이스에 engine: "v4"와 대상 언어로 설정한 languageCode를 넣으세요. sts나 v3에 languageCode를 보내거나 모델이 제공하지 않는 언어를 보내면 400으로 응답합니다. 번역 가격은 텍스트 길이에 따라 정해지며, 최소 가격과 시작된 1,000자당 최대 가격은 등급에 따라 다릅니다. Nodaro Cloud가 아닌 곳에서는 네 개의 voice-changer-pro 라우트가 404로 응답합니다.

대화형 흐름: 분석, 스템으로 음색 변환, 내보내기

한 번에 끝나는 음색 변환은 호출 한 번으로 완성된 동영상을 렌더링합니다. 대화형 흐름에서는 음색 변환 비용을 내기 전에 화자를 확인하고, 렌더링하기 전에 결과를 믹스할 수 있습니다.

AUTH="Authorization: Bearer $NODARO_API_KEY"
VIDEO="https://cdn.nodaro.ai/uploads/panel.mp4"

# 1. Detect the speakers
JOB=$(curl -s -X POST https://app.nodaro.ai/v1/voice-changer-pro/analyze -H "$AUTH" \
  -H 'Content-Type: application/json' -d "{\"videoUrl\":\"$VIDEO\",\"suggestTitle\":true}" | jq -r .jobId)
# ...poll until completed, then keep the analysis
ANALYSIS=$(curl -s "https://app.nodaro.ai/v1/jobs/$JOB/status" -H "$AUTH" | jq .data.output_data)

# 2. Recast to stems: speaker 2 keeps their own voice
JOB=$(curl -s -X POST https://app.nodaro.ai/v1/voice-changer-pro -H "$AUTH" -H 'Content-Type: application/json' \
  -d "{\"videoUrl\":\"$VIDEO\",\"orderedVoices\":[\"Rachel\",null,\"Aria\"],\"output\":\"stems\",\"analysis\":$ANALYSIS}" | jq -r .jobId)

# 3. Export your mix
curl -s -X POST https://app.nodaro.ai/v1/voice-changer-pro/export -H "$AUTH" -H 'Content-Type: application/json' -d "{
  \"videoUrl\": \"$VIDEO\",
  \"tracks\": [
    { \"url\": \"<voice stem 0>\", \"gain\": 100, \"muted\": false },
    { \"url\": \"<voice stem 1>\", \"gain\": 90, \"muted\": false },
    { \"url\": \"<background stem>\", \"gain\": 70, \"muted\": false, \"kind\": \"background\" }
  ],
  \"voiceFx\": { \"preset\": \"hall\", \"wetDryMix\": 25 }
}"

const { jobId: analyzeJob } = await client.voices.analyze({ videoUrl, suggestTitle: true })
const analysis = (await client.jobs.get(analyzeJob)).output_data // once completed

const { jobId: recastJob } = await client.voices.recast({
  videoUrl,
  orderedVoices: ['Rachel', null, 'Aria'],
  output: 'stems',
  analysis,
})
const stems = (await client.jobs.get(recastJob)).output_data // once completed

await client.voices.exportMix({
  videoUrl,
  tracks: [
    { url: stems.tracks[0].url, gain: 100, muted: false },
    { url: stems.tracks[1].url, gain: 90, muted: false },
    { url: stems.backgroundUrl, gain: 70, muted: false, kind: 'background' },
  ],
  voiceFx: { preset: 'hall', wetDryMix: 25 },
})

nodaro voice analyze --video https://cdn.nodaro.ai/uploads/panel.mp4 --watch --json > analyze.json
jq .output_data analyze.json > analysis.json

nodaro voice recast --video https://cdn.nodaro.ai/uploads/panel.mp4 --voices Rachel,keep,Aria \
  --analysis-file analysis.json --output stems --watch

nodaro voice export --source https://cdn.nodaro.ai/uploads/panel.mp4 --tracks-file mix.json \
  --voice-fx hall --voice-fx-mix 25 --watch

CLI에서 --voices의 keep이라는 단어는 유지 슬롯입니다.

다른 언어로 더빙

POST /v1/dubbing은 오디오 트랙이나 동영상 전체를 번역하고 다시 녹음하며, 각 화자의 보이스를 유지합니다. 원본은 정확히 하나만 보내세요. audioUrl, videoUrl, 또는 sourceUrl(YouTube나 TikTok 페이지처럼 더빙 모델이 직접 가져오는 공개 링크)입니다. 동영상은 더빙된 동영상으로 돌아옵니다. output_data.videoUrl과 함께, 더빙된 트랙만 따로 output_data.audioUrl에 들어 있습니다.

더빙은 더빙하는 구간의 분 단위로 가격이 매겨지며, 최소 1분입니다. 구간은 최대 30분이며, 더 길면 413으로 응답하므로 startTime과 endTime으로 구간을 정해 더빙하세요. 더빙을 참고하세요.

링크에서 동영상 가져오기

POST /v1/download-video는 SNS 동영상(YouTube, TikTok, Instagram, X, Facebook)이나 동영상 파일 직접 링크를 내 저장 공간으로 가져옵니다. 작업 ID가 아니라 { downloadId }를 반환합니다. 완성된 파일은 내 라이브러리에 저장됩니다.

다운로드는 서버 전송 이벤트 스트림인 GET /v1/download-video/progress/:downloadId로 추적하세요. 약 500ms마다 { phase, percent, videoUrl?, thumbnailUrl?, error? }를 보내며, 저장된 videoUrl과 함께 completed에서, 또는 error와 함께 failed에서 끝납니다. 진행률은 다운로드가 끝난 뒤 잠시만 보관되므로 가져오기가 시작되면 바로 수신을 시작하세요. 계정마다 다운로드는 동시에 최대 4개까지 실행되며, 다섯 번째는 429 too_many_downloads로 응답합니다.

DL=$(curl -s -X POST https://app.nodaro.ai/v1/download-video \
  -H "Authorization: Bearer $NODARO_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{ "url": "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID", "maxHeight": 720 }' | jq -r .downloadId)

curl -sN https://app.nodaro.ai/v1/download-video/progress/$DL \
  -H "Authorization: Bearer $NODARO_API_KEY"

const { downloadId } = await client.media.downloadVideo({
  url: 'https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID',
  maxHeight: 720,
})
for await (const event of client.media.downloadVideoProgress(downloadId)) {
  console.log(`${event.phase} ${event.percent}%`)
  if (event.phase === 'completed') console.log('stored at', event.videoUrl)
}

nodaro media download "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" --max-height 720 --watch
nodaro media metadata "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID"

관련 경로 두 개는 바로 응답합니다.

• { url }로 POST /v1/video-metadata를 호출하면 동영상을 다운로드하지 않고 길이, 크기, 제목, 라이브 여부를 읽습니다. 일부 구간만 가져올지 결정할 때 사용하세요.
• { mediaUrl, filename?, mediaType? }로 POST /v1/save-to-storage를 호출하면 외부 미디어 URL을 서버에서 내 저장 공간으로 복사합니다. 작업을 반환합니다.

동영상 편집

편집 계획, 카메라 전환, 에피소드 다듬기의 계획 단계는 Nodaro Cloud에서 실행됩니다. 셀프 호스팅 설치는 Nodaro Cloud 연결을 통해 실행하며, 연결이 없으면 503 nodaro_connection_required로 응답합니다.

POST /v1/split-media는 videoUrl, audioUrl 또는 둘 다와 함께 chunkDuration(구간의 최대 길이, 1초 이상), minPartDuration(기본값 4, chunkDuration보다 클 수 없음), audioFormat(mp3, wav, aac)을 받습니다. 완료된 작업의 output_data에는 videoUrls, audioUrls, chunkCount, partDurationsSec가 있습니다. 구간을 자르는 방식은 구간 분할을 참고하세요.

GET /v1/edit-plan/capabilities는 이 서버가 계획할 수 있는 편집 계획 모드를 { modes, source, perMinute }로 나열합니다. tighten, clips, chapters는 항상 나열되고, trailer는 서버가 트레일러를 계획할 수 있을 때만 나열됩니다. perMinute는 편집 계획이 녹음의 시작된 1분마다 청구되면 true입니다. 서버가 나열하지 않은 모드는 POST /v1/edit-plan에서 아무것도 청구되기 전에 400 mode_not_available로 응답합니다.

에피소드 다듬기

POST /v1/tighten-episode는 녹음 하나에 에피소드 다듬기를 실행합니다. 본문은 { mediaUrls: [<recording URL>], musicUrl?, output?, framing?, captions?, captionStyle?, reviewBeforeRender?, planTier?, instructions?, styleGuide?, musicDuckAmount? }입니다. framing은 { aspect, layout } 또는 null입니다. 라우트는 { jobId, executionId }와 함께 202로 응답합니다.

• 작업을 추적하세요. GET /v1/jobs/:id/status를 사용합니다. 작업의 output_data에는 에피소드(videoUrl, 오디오 에피소드라면 audioUrl), 편집(json), 대본(transcript), 그리고 quality가 담깁니다. quality는 검토 실행의 미리 보기라면 proxy, 그 밖에는 final입니다. 실패한 실행은 완료된 부분을 유지하고, 실패한 단계를 failedStep에 담습니다.
• 안전하게 재시도하세요. Idempotency-Key 헤더가 있으면 같은 요청을 재시도했을 때 같은 jobId와 "deduped": true로 응답하고, 아무것도 시작하지 않습니다.
• 먼저 가격을 확인하세요. POST /v1/tighten-episode/estimate는 같은 본문을 받아 아무것도 시작하지 않고 { data: { totalCredits, stepsCredits, feeCredits, durationSec } }로 응답합니다. 견적은 렌더링을 녹음 전체 길이로 계산하므로, 실제 실행은 대개 더 적게 듭니다.
• 실행을 이어 가세요. { jobId, mode }와 함께 POST /v1/tighten-episode/continue를 보내면 내 실행 하나를 이어 갑니다. "mode": "from-failed"는 실패한 실행이 완료하지 못한 부분만 실행합니다. "mode": "render-final"은 계획을 내가 편집한 내용을 담은 선택 사항 editedEdl과 함께, 검토 실행의 최종본을 렌더링합니다.

미리 보기가 아니었던 실행의 최종 렌더링은 render_final_not_preview로 응답하고, 이미 렌더링된 편집의 최종 렌더링은 render_final_already_rendered로 응답합니다. 실패하지 않은 실행을 이어 가려고 하면 409 continuation_not_failed로 응답합니다.

워크플로 안에서 렌더링 전에 검토가 켜진 에피소드 다듬기 노드는 편집기나 앱 자체 페이지에서 사람이 검토해야 합니다. API, SDK, MCP의 run_workflow, 트리거로 시작한 워크플로 실행에서는 그 앞의 노드가 실행되고 청구된 다음, 이 노드가 preview_review_required로 실패하며 이 노드에는 아무것도 청구되지 않습니다. 이런 실행에서는 렌더링 전에 검토를 끄세요. 목록이 입력되는 검토 켜짐 노드는 실행이 하나라도 시작되기 전에 use_case_review_list_driven으로 거부됩니다. SDK는 client.edit.tightenEpisode, client.edit.estimateTightenEpisode, client.edit.continueUseCase로, CLI는 nodaro edit tighten-episode와 nodaro edit continue-use-case로 같은 라우트를 호출합니다. MCP에서는 tighten_episode와 continue_use_case를 사용하세요.

동영상 자르기

POST /v1/trim-video는 videoUrl과, 원하는 단위로 된 범위를 받습니다. 초 단위의 startTime과 endTime, trimStartFrames와 trimEndFrames, trimStartSeconds와 trimEndSeconds, 또는 keepFirstSeconds나 keepLastSeconds입니다.

자막 입히기

POST /v1/add-captions는 videoUrl을 받고, 다음 순서로 처음 찾은 소스에서 단어를 가져옵니다. captions(단어별 타이밍 항목), transcript, subtitle 스타일의 text, 마지막으로 음성 자동 변환입니다.

스타일을 지정하지 않은 일반 텍스트 subtitle은 저렴한 렌더링입니다. 키네틱 스타일, 스타일 필드, 타이밍이 있는 자막, 음성 자동 변환, segments 중 하나라도 쓰면 더 높은 가격으로 렌더링되며 원본 프레임 레이트를 유지합니다. 모든 옵션과 두 가격은 자막 추가를 참고하세요.

정지 이미지를 동영상으로

• POST /v1/still-to-video는 { imageUrl, audioUrl, motion?, intensity?, resolution?, aspectRatio?, fps?, fit?, padColor? }를 받습니다. 동영상은 오디오 길이만큼 이어지며, 길이 필드는 없습니다. motion은 none(기본값), zoom-in, zoom-out, pan-left, pan-right, ken-burns 중 하나이며, intensity는 1~10입니다. 정지 이미지로 동영상 만들기를 참고하세요.
• POST /v1/slideshow는 imageUrls(2~100개), 선택 사항인 audioUrl, imageDurations(이미지당 초, 자동이면 null) 또는 perImageDuration, transition, 그리고 같은 모양 필드를 받습니다. 오디오가 있으면 슬라이드쇼는 오디오 길이만큼 이어집니다. 고정한 길이의 합이 맞지 않으면 비율에 맞춰 조정되며, 작업 출력에 그 사실이 표시됩니다. 오디오가 없으면 이미지 수에 perImageDuration을 곱한 길이만큼 소리 없이 이어집니다. 슬라이드쇼를 참고하세요.

둘 다 AI 모델 없이 서버에서 렌더링되며 0크레딧입니다. resolution은 720p, 1080p, 4K 중 하나, fps는 24 또는 30이며, fit: "contain"은 자르는 대신 padColor로 레터박스를 넣습니다.

동영상에 이미지 오버레이

POST /v1/video-overlay는 렌더링 한 번으로 이미지 레이어 1~20개를 동영상 위에 배치하고, 원래 오디오는 건드리지 않습니다. 각 레이어는 { imageUrl, start, end?, preset?, corner?, anchor?, x?, y?, width?, height?, fit?, opacity?, animate?, zIndex? }입니다. start와 end는 초 단위이며, end가 없으면 레이어는 동영상이 끝날 때까지 이어집니다. preset은 card, corner-badge, full-frame 중 하나이며, 위치나 크기를 명시하면 프리셋보다 우선합니다. 둘 다 없는 레이어는 코너 배지가 되며, corner로 따로 정하지 않으면 오른쪽 아래에 놓입니다.

outputAspect(16:9, 9:16, 1:1, 4:5)는 baseFit, backgroundColor와 함께 프레임을 바꿉니다. 작업은 { videoUrl, thumbnailUrl, width, height, durationSec, warnings }를 반환합니다. 레이어 수와 관계없이 실행당 22크레딧이 들며, 사용자마다 분당 30개의 요청을 보낼 수 있습니다. 동영상 오버레이를 참고하세요.

저장된 파일을 바로 자르기 또는 크롭

POST /v1/media/process는 저장한 파일을 자르거나 크롭하고, 같은 요청 안에서 무료로 응답합니다. 본문은 { sourceUrl, type, trim?, crop?, format?, deleteSource? }입니다. type은 video 또는 audio, trim은 { startTime, endTime }, crop은 { x, y, width, height }이고, format은 mp4, webm, mp3, wav, m4a, aac 중 하나입니다. { data: { url, thumbnailUrl, assetId, sizeBytes, mimeType, metadata } }를 반환합니다. deleteSource: true는 원본이 내 것이고 다른 곳에서 쓰지 않을 때 작업 후 원본을 삭제합니다.

오디오 편집

각 경로는 작업을 반환합니다.

silence-detect의 기본값은 thresholdDb: -35, minSilenceMs: 700, padMs: 120이며, 오디오와 동영상을 모두 받습니다. output_data.json은 { version, ranges: [{ startMs, endMs }], durationMs }입니다.

audio-sync는 첫 번째 이후의 소스마다 11크레딧이 듭니다. 소스 2개는 11크레딧, 4개는 33크레딧, 6개는 55크레딧입니다. ID는 고유해야 하며, reference는 그중 하나여야 합니다(기본값은 첫 번째 소스). output_data.json은 { version, reference, offsets: [{ sourceId, offsetMs, confidence, driftMsPerHour }], notes }이며, 레퍼런스의 시간은 소스의 시간에 offsetMs를 더한 값과 같습니다. 드리프트는 측정해서 기록할 뿐, 보정하지 않습니다.

음성 텍스트 변환

POST /v1/transcribe는 음성을 텍스트로 바꾸고 작업을 반환합니다. 본문은 { audioUrl, provider?, language?, diarize?, tagAudioEvents?, wordTimestamps? }이며, audioUrl에는 동영상도 넣을 수 있습니다.

provider를 생략하면 whisper가 실행되므로, 단어 타이밍이 필요할 때는 항상 엔진을 지정하세요. 완료된 작업의 output_data에는 text, language, words(단어마다 하나씩, 밀리초 단위의 { text, startMs, endMs, speaker? }), json(정규화된 대본, 역시 밀리초 단위), 그리고 이전 엔진에서만 초 단위의 segments가 들어 있습니다. words는 POST /v1/add-captions의 captions에 그대로 넣을 수 있습니다.

curl -X POST https://app.nodaro.ai/v1/transcribe \
  -H "Authorization: Bearer $NODARO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "audioUrl": "https://cdn.nodaro.ai/uploads/talk.mp3", "provider": "elevenlabs-stt", "diarize": true }'

const { jobId } = await client.audio.transcribe({
  audioUrl: 'https://cdn.nodaro.ai/uploads/talk.mp3',
  provider: 'elevenlabs-stt',
})
// once completed, burn the words in as kinetic captions
const words = (await client.jobs.get(jobId)).output_data.words
await client.media.addCaptions({
  videoUrl: 'https://cdn.nodaro.ai/uploads/talk.mp4',
  captions: words,
  style: 'word-highlight',
  autoTranscribe: false,
})

nodaro audio transcribe --audio https://cdn.nodaro.ai/uploads/talk.mp3 --provider elevenlabs-stt --watch
nodaro jobs get <jobId> --json | jq '.output_data.words' > words.json
nodaro media add-captions https://cdn.nodaro.ai/uploads/talk.mp4 \
  --captions-file words.json --style word-highlight --no-auto-transcribe --watch

SNS에 게시

연결 흐름은 팝업 창을 열기 때문에 웹 앱에서 쓰도록 만들어졌습니다. 게시는 개인 API 토큰으로 할 수 있습니다. OAuth 앱 토큰으로는 연결을 관리할 수 없습니다.

GET /v1/social/providers는 모든 네트워크를 { id, label, connectKind, editor, category, capabilities, available }로 나열합니다. category는 social(게시하는 피드) 또는 publishing(기사를 게시하는 사이트)입니다. 배포 환경에서 설정하지 않은 네트워크는 숨기지 않고 available: false로 나열합니다. 필드로 연결하는 네트워크(Bluesky, Dev.to, Hashnode, Medium, WordPress, Lemmy)는 customFields에 필드를 설명하며, Nodaro는 저장하기 전에 해당 네트워크에서 자격 증명을 확인합니다.

POST /v1/social/publish는 { platform, action, connectionId?, caption?, mediaUrl or mediaItems, … }를 받습니다. 두 가지 실패는 다르게 처리해야 합니다.

• 503 publish_retryable: 아무것도 게시되지 않았습니다. 같은 요청을 다시 보내도 안전합니다.
• 500 publish_failed: 결과를 알 수 없습니다. 다시 보내면 두 번 게시될 수 있으므로 먼저 네트워크를 확인하세요.

예약 게시물은 { connectionId, action, scheduledAt, caption?, media? }를 받으며, 각 미디어 항목은 { type, r2Key or url }입니다. 미디어는 이 배포 환경에 저장된 파일이어야 하며, Nodaro가 게시할 때 새 링크로 바꿉니다. 다른 사이트의 링크는 거부됩니다. 이미 게시 중인 게시물을 편집하면 409 not_editable로 응답합니다. SNS에 게시와 SNS 게시 가이드를 참고하세요.

SDK 및 CLI 대응

MCP에서는 같은 경로가 voice_changer, voice_changer_pro, voice_changer_pro_analyze, voice_changer_pro_export, dubbing, transcribe, add_captions, separate_audio 같은 도구로 제공됩니다. MCP 도구 레퍼런스를 참고하세요.

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